こんにちは、廣本です🗺️。
一見すると、構造化データとして扱いにくそうなフロアマップですが、今回はさまざまなAIエージェント機能を持つGensparkと、多様な可視化表現が得意なTableauの力を使って、可視化してみました。
Genspark - Your All-in-One AI Workspace
フロアマップ画像の準備
まずは今回の検証に使用するフロアマップを準備します。今回はGensparkの「AI画像」機能を使用して、架空の商業施設のフロアマップを作成しました。
モデルはNano Bananaを使用して作成しています。Gensparkでは編集したい箇所を具体的に指示することができ、画像の微調整をしやすいのが便利な点です。
何度かやり取りをして、フロアマップが完成しました。今回はこの架空の商業施設のフロアマップをTableauで可視化してみたいと思います。
フロアマップ画像を構造化する
では上記で作成したフロアマップ画像を構造化したテーブルの形式に変換していきましょう。
まずは画像の情報から、店舗のリストを作成します。今度はGensparkのスーパーエージェントを使用します。
プロンプトの内容を参照するだけではなく、その依頼内容を正しく理解して処理するために、AIエージェントが自律的に必要なツールを選んで使用してから、結果が出力されます。
プロンプト
添付の画像データから、店舗情報を下記のテーブル形式でリスト化してください。
店舗IDは、「s-001」のような形式で、左上の店舗から時計回りに連番を振ってください。
店舗カテゴリは、色の判例で使用されているものを記載してください。
店舗ID 店舗カテゴリ
出力された結果は以下です。
| 店舗ID | 店舗カテゴリ | 位置 |
|---|---|---|
| S-001 | Fashion Stores | 上部エリア・左側1番目（ピンク） |
| S-002 | Fashion Stores | 上部エリア・左側2番目（ピンク） |
| S-003 | Fashion Stores | 上部エリア・中央（エレベーター横）（ピンク） |
| S-004 | Electronics Shop | 上部エリア・右端（青） |
| S-005 | Cafes | 右側エリア・上（ベージュ） |
| S-006 | Cafes | 右側エリア・中央（ベージュ） |
| S-007 | Bookstore | 右側エリア・下（緑） |
| S-008 | Cafes | 下部エリア・右側（ベージュ） |
| S-009 | Cafes | 下部エリア・中央右（ベージュ） |
| S-010 | Restaurants | 下部エリア・中央（オレンジ） |
| S-011 | Fashion Stores | 下部エリア・左側（大）（ピンク） |
| S-012 | Fashion Stores | 左側エリア・下（縦型）（ピンク） |
| S-013 | Fashion Stores | 左側エリア・上（縦型）（ピンク） |
| S-014 | Restaurants | 内部エリア・左上1番目（オレンジ） |
| S-015 | Restaurants | 内部エリア・左上2番目（オレンジ） |
| S-016 | Fashion Stores | 内部エリア・左下（ピンク） |
| S-017 | Restaurants | 内部エリア・左下右隣（オレンジ） |
| S-018 | Food Court | 中央エリア（黄） |
画像を正しく読み取り、店舗情報を一覧化してくれました。位置の説明もわかりやすいですね。
では続いて、Tableauで位置を可視化するために、座標データを作成したいと思います。同様にGensparkのスーパーエージェントに依頼してみましょう。
プロンプト
この店舗一覧情報をTableauで可視化したいと思います。
各店舗の位置を定義する、X座標とY座標のデータを作成してください。
テーブルの表示にとどまらず、CSVファイルの作成やプレビュー表示までおこなってくれました。
出力された構造化テーブルは下記です。
| 店舗ID | 店舗カテゴリ | X（中心） | Y（中心） | Width | Height | X_min | X_max | Y_min | Y_max |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| S-001 | Fashion Stores | 16 | 62 | 18 | 16 | 7 | 25 | 54 | 70 |
| S-002 | Fashion Stores | 34 | 62 | 18 | 16 | 25 | 43 | 54 | 70 |
| S-003 | Fashion Stores | 65 | 62 | 14 | 16 | 58 | 72 | 54 | 70 |
| S-004 | Electronics Shop | 90 | 63 | 20 | 14 | 80 | 100 | 56 | 70 |
| S-005 | Cafes | 90 | 47 | 20 | 14 | 80 | 100 | 40 | 54 |
| S-006 | Cafes | 75 | 44 | 10 | 18 | 70 | 80 | 35 | 53 |
| S-007 | Bookstore | 90 | 28 | 20 | 20 | 80 | 100 | 18 | 38 |
| S-008 | Cafes | 76 | 8 | 14 | 12 | 69 | 83 | 2 | 14 |
| S-009 | Cafes | 62 | 8 | 14 | 12 | 55 | 69 | 2 | 14 |
| S-010 | Restaurants | 47 | 8 | 14 | 12 | 40 | 54 | 2 | 14 |
| S-011 | Fashion Stores | 22 | 8 | 26 | 12 | 9 | 35 | 2 | 14 |
| S-012 | Fashion Stores | 3 | 27 | 6 | 32 | 0 | 6 | 11 | 43 |
| S-013 | Fashion Stores | 3 | 55 | 6 | 26 | 0 | 6 | 42 | 68 |
| S-014 | Restaurants | 16 | 49 | 18 | 16 | 7 | 25 | 41 | 57 |
| S-015 | Restaurants | 34 | 49 | 18 | 16 | 25 | 43 | 41 | 57 |
| S-016 | Fashion Stores | 16 | 32 | 18 | 16 | 7 | 25 | 24 | 40 |
| S-017 | Restaurants | 34 | 32 | 18 | 16 | 25 | 43 | 24 | 40 |
| S-018 | Food Court | 58 | 37 | 24 | 28 | 46 | 70 | 23 | 51 |
各店舗の中心座標だけでなく、ポリゴンとして表示できるよう、幅と高さの情報も付与してくれました。
自力でこういったデータをつくるのはなかなか大変ですが、スーパーエージェントのおかげで、わずか数分で構造化データが完成しました。
Tableauで座標データをプロットする
ではこのデータをTableauで可視化してみましょう。
せっかくなので、可視化する手順を同じくスーパーエージェントに確認してみました。
プロンプト
Tableauで実際にこのデータを使って、
フロアマップ可視化のワークブックを作成する手順を詳しく教えてください。
新たにポリゴン用の構造化テーブルを作成してくれました。
| 店舗ID | 店舗カテゴリ | Path | X | Y |
|---|---|---|---|---|
| S-001 | Fashion Stores | 1 | 7 | 54 |
| S-001 | Fashion Stores | 2 | 25 | 54 |
| S-001 | Fashion Stores | 3 | 25 | 70 |
| S-001 | Fashion Stores | 4 | 7 | 70 |
| S-001 | Fashion Stores | 5 | 7 | 54 |
| S-002 | Fashion Stores | 1 | 25 | 54 |
| S-002 | Fashion Stores | 2 | 43 | 54 |
| S-002 | Fashion Stores | 3 | 43 | 70 |
| S-002 | Fashion Stores | 4 | 25 | 70 |
| S-002 | Fashion Stores | 5 | 25 | 54 |
| S-003 | Fashion Stores | 1 | 58 | 54 |
| S-003 | Fashion Stores | 2 | 72 | 54 |
| S-003 | Fashion Stores | 3 | 72 | 70 |
| S-003 | Fashion Stores | 4 | 58 | 70 |
| S-003 | Fashion Stores | 5 | 58 | 54 |
| S-004 | Electronics Shop | 1 | 80 | 56 |
| S-004 | Electronics Shop | 2 | 100 | 56 |
| S-004 | Electronics Shop | 3 | 100 | 70 |
| S-004 | Electronics Shop | 4 | 80 | 70 |
| S-004 | Electronics Shop | 5 | 80 | 56 |
| S-005 | Cafes | 1 | 80 | 40 |
| S-005 | Cafes | 2 | 100 | 40 |
| S-005 | Cafes | 3 | 100 | 54 |
| S-005 | Cafes | 4 | 80 | 54 |
| S-005 | Cafes | 5 | 80 | 40 |
| S-006 | Cafes | 1 | 70 | 35 |
| S-006 | Cafes | 2 | 80 | 35 |
| S-006 | Cafes | 3 | 80 | 53 |
| S-006 | Cafes | 4 | 70 | 53 |
| S-006 | Cafes | 5 | 70 | 35 |
| S-007 | Bookstore | 1 | 80 | 18 |
| S-007 | Bookstore | 2 | 100 | 18 |
| S-007 | Bookstore | 3 | 100 | 38 |
| S-007 | Bookstore | 4 | 80 | 38 |
| S-007 | Bookstore | 5 | 80 | 18 |
| S-008 | Cafes | 1 | 69 | 2 |
| S-008 | Cafes | 2 | 83 | 2 |
| S-008 | Cafes | 3 | 83 | 14 |
| S-008 | Cafes | 4 | 69 | 14 |
| S-008 | Cafes | 5 | 69 | 2 |
| S-009 | Cafes | 1 | 55 | 2 |
| S-009 | Cafes | 2 | 69 | 2 |
| S-009 | Cafes | 3 | 69 | 14 |
| S-009 | Cafes | 4 | 55 | 14 |
| S-009 | Cafes | 5 | 55 | 2 |
| S-010 | Restaurants | 1 | 40 | 2 |
| S-010 | Restaurants | 2 | 54 | 2 |
| S-010 | Restaurants | 3 | 54 | 14 |
| S-010 | Restaurants | 4 | 40 | 14 |
| S-010 | Restaurants | 5 | 40 | 2 |
| S-011 | Fashion Stores | 1 | 9 | 2 |
| S-011 | Fashion Stores | 2 | 35 | 2 |
| S-011 | Fashion Stores | 3 | 35 | 14 |
| S-011 | Fashion Stores | 4 | 9 | 14 |
| S-011 | Fashion Stores | 5 | 9 | 2 |
| S-012 | Fashion Stores | 1 | 0 | 11 |
| S-012 | Fashion Stores | 2 | 6 | 11 |
| S-012 | Fashion Stores | 3 | 6 | 43 |
| S-012 | Fashion Stores | 4 | 0 | 43 |
| S-012 | Fashion Stores | 5 | 0 | 11 |
| S-013 | Fashion Stores | 1 | 0 | 42 |
| S-013 | Fashion Stores | 2 | 6 | 42 |
| S-013 | Fashion Stores | 3 | 6 | 68 |
| S-013 | Fashion Stores | 4 | 0 | 68 |
| S-013 | Fashion Stores | 5 | 0 | 42 |
| S-014 | Restaurants | 1 | 7 | 41 |
| S-014 | Restaurants | 2 | 25 | 41 |
| S-014 | Restaurants | 3 | 25 | 57 |
| S-014 | Restaurants | 4 | 7 | 57 |
| S-014 | Restaurants | 5 | 7 | 41 |
| S-015 | Restaurants | 1 | 25 | 41 |
| S-015 | Restaurants | 2 | 43 | 41 |
| S-015 | Restaurants | 3 | 43 | 57 |
| S-015 | Restaurants | 4 | 25 | 57 |
| S-015 | Restaurants | 5 | 25 | 41 |
| S-016 | Fashion Stores | 1 | 7 | 24 |
| S-016 | Fashion Stores | 2 | 25 | 24 |
| S-016 | Fashion Stores | 3 | 25 | 40 |
| S-016 | Fashion Stores | 4 | 7 | 40 |
| S-016 | Fashion Stores | 5 | 7 | 24 |
| S-017 | Restaurants | 1 | 25 | 24 |
| S-017 | Restaurants | 2 | 43 | 24 |
| S-017 | Restaurants | 3 | 43 | 40 |
| S-017 | Restaurants | 4 | 25 | 40 |
| S-017 | Restaurants | 5 | 25 | 24 |
| S-018 | Food Court | 1 | 46 | 23 |
| S-018 | Food Court | 2 | 70 | 23 |
| S-018 | Food Court | 3 | 70 | 51 |
| S-018 | Food Court | 4 | 46 | 51 |
| S-018 | Food Court | 5 | 46 | 23 |
ポリゴンデータを扱う場合、頂点を順番につなぐ必要があるため、各頂点の座標データを新たに作成してくれました。
また、Tableauで実装する際の手順として、下記の解説もおこなってくれました。
📐 ポリゴンデータの構造（重要）
store_polygon.csv は各店舗の矩形を 5頂点（左下→右下→右上→左上→左下で閉じる） で定義しています。
店舗ID, 店舗カテゴリ, Path, X, Y
S-001, Fashion Stores, 1, 7, 54 ← 左下
S-001, Fashion Stores, 2, 25, 54 ← 右下
S-001, Fashion Stores, 3, 25, 70 ← 右上
S-001, Fashion Stores, 4, 7, 70 ← 左上
S-001, Fashion Stores, 5, 7, 54 ← 閉じる（左下に戻る）
🔧 STEP 1：データ接続
Tableau Desktop を起動
左パネル「接続」→「テキストファイル」を選択
store_polygon.csv を開く
左側の「追加」から store_label.csv も追加
両テーブルを 「店舗ID」キーでリレーション設定
📊 STEP 2：ポリゴンマーク設定（最重要）
設定場所 設定内容
マークカードの種類 「ポリゴン」 に変更
列シェルフ X をドラッグ（連続・平均）
行シェルフ Y をドラッグ（連続・平均）
マーク「詳細」 店舗ID をドラッグ
マーク「パス」 Path をドラッグ ⬅️ これが最重要！
⚠️ 「パス」シェルフ に Path を入れないとポリゴンが正しく描画されません。
🎨 STEP 3：色・ラベル設定
マークカード「色」 に 店舗カテゴリ をドラッグし、以下のカラーコードを手動設定：
カテゴリ カラーコード 色見本
Fashion Stores #F4A8C6 🩷 ピンク
Restaurants #F4845F 🟧 オレンジ
Electronics Shop #7EC8E3 🔵 水色
Cafes #C8A882 🟫 ベージュ
Food Court #F5E87C 🟨 黄色
Bookstore #7DBF7D 🟩 緑
マークカード「ラベル」 に 店舗ID をドラッグ
⚙️ STEP 4：軸・書式の仕上げ
X軸：右クリック → 軸の編集 → 固定範囲 0〜100
Y軸：右クリック → 軸の編集 → 固定範囲 0〜70
両軸：ヘッダーの表示 → OFF
書式：グリッド線・枠線 → 非表示
ではこれを参考にしながらTableauで座標データをプロットして可視化してみましょう。
プロットしてみたところ、以下のようになりました。
大まかな位置やサイズは問題ないように見えます。しかし微妙に座標が重なってしまっている箇所や、通路の幅がバラバラになっていたため、スーパーエージェントに状況を共有し、座標データの見直しをおこないました。
結果、フロアマップと完全一致とはいきませんが、重なりや通路の幅が大きく改善されました。
上記を元に、最終的には私の目視で座標の確認および調整をおこないました。
修正版のポリゴンデータは下記です。
| 店舗ID | 店舗カテゴリ | Path | X | Y |
|---|---|---|---|---|
| S-001 | Fashion Stores | 1 | 9.5 | 51 |
| S-001 | Fashion Stores | 2 | 27 | 51 |
| S-001 | Fashion Stores | 3 | 27 | 62 |
| S-001 | Fashion Stores | 4 | 9.5 | 62 |
| S-001 | Fashion Stores | 5 | 9.5 | 51 |
| S-002 | Fashion Stores | 1 | 27.5 | 51 |
| S-002 | Fashion Stores | 2 | 45 | 51 |
| S-002 | Fashion Stores | 3 | 45 | 62 |
| S-002 | Fashion Stores | 4 | 27.5 | 62 |
| S-002 | Fashion Stores | 5 | 27.5 | 51 |
| S-003 | Fashion Stores | 1 | 55 | 51 |
| S-003 | Fashion Stores | 2 | 70 | 51 |
| S-003 | Fashion Stores | 3 | 70 | 62 |
| S-003 | Fashion Stores | 4 | 55 | 62 |
| S-003 | Fashion Stores | 5 | 55 | 51 |
| S-004 | Electronics Shop | 1 | 75 | 51 |
| S-004 | Electronics Shop | 2 | 88 | 51 |
| S-004 | Electronics Shop | 3 | 88 | 62 |
| S-004 | Electronics Shop | 4 | 75 | 62 |
| S-004 | Electronics Shop | 5 | 75 | 51 |
| S-005 | Cafes | 1 | 75 | 40 |
| S-005 | Cafes | 2 | 88 | 40 |
| S-005 | Cafes | 3 | 88 | 50 |
| S-005 | Cafes | 4 | 75 | 50 |
| S-005 | Cafes | 5 | 75 | 40 |
| S-006 | Cafes | 1 | 65.5 | 40 |
| S-006 | Cafes | 2 | 70 | 40 |
| S-006 | Cafes | 3 | 70 | 46.5 |
| S-006 | Cafes | 4 | 65.5 | 46.5 |
| S-006 | Cafes | 5 | 65.5 | 40 |
| S-007 | Bookstore | 1 | 75 | 16.5 |
| S-007 | Bookstore | 2 | 88 | 16.5 |
| S-007 | Bookstore | 3 | 88 | 33 |
| S-007 | Bookstore | 4 | 75 | 33 |
| S-007 | Bookstore | 5 | 75 | 16.5 |
| S-008 | Cafes | 1 | 72.5 | 9 |
| S-008 | Cafes | 2 | 88 | 9 |
| S-008 | Cafes | 3 | 88 | 16 |
| S-008 | Cafes | 4 | 72.5 | 16 |
| S-008 | Cafes | 5 | 72.5 | 9 |
| S-009 | Cafes | 1 | 60 | 9 |
| S-009 | Cafes | 2 | 69 | 9 |
| S-009 | Cafes | 3 | 69 | 16 |
| S-009 | Cafes | 4 | 60 | 16 |
| S-009 | Cafes | 5 | 60 | 9 |
| S-010 | Restaurants | 1 | 42 | 9 |
| S-010 | Restaurants | 2 | 52.5 | 9 |
| S-010 | Restaurants | 3 | 52.5 | 16 |
| S-010 | Restaurants | 4 | 42 | 16 |
| S-010 | Restaurants | 5 | 42 | 9 |
| S-011 | Fashion Stores | 1 | 12.5 | 9 |
| S-011 | Fashion Stores | 2 | 40.5 | 9 |
| S-011 | Fashion Stores | 3 | 40.5 | 18 |
| S-011 | Fashion Stores | 4 | 12.5 | 18 |
| S-011 | Fashion Stores | 5 | 12.5 | 9 |
| S-012 | Fashion Stores | 1 | 3 | 9 |
| S-012 | Fashion Stores | 2 | 9 | 9 |
| S-012 | Fashion Stores | 3 | 9 | 33 |
| S-012 | Fashion Stores | 4 | 3 | 33 |
| S-012 | Fashion Stores | 5 | 3 | 9 |
| S-013 | Fashion Stores | 1 | 3 | 45 |
| S-013 | Fashion Stores | 2 | 9 | 45 |
| S-013 | Fashion Stores | 3 | 9 | 62 |
| S-013 | Fashion Stores | 4 | 3 | 62 |
| S-013 | Fashion Stores | 5 | 3 | 45 |
| S-014 | Restaurants | 1 | 12.5 | 34.5 |
| S-014 | Restaurants | 2 | 27 | 34.5 |
| S-014 | Restaurants | 3 | 27 | 46.5 |
| S-014 | Restaurants | 4 | 12.5 | 46.5 |
| S-014 | Restaurants | 5 | 12.5 | 34.5 |
| S-015 | Restaurants | 1 | 27.5 | 34.5 |
| S-015 | Restaurants | 2 | 42 | 34.5 |
| S-015 | Restaurants | 3 | 42 | 46.5 |
| S-015 | Restaurants | 4 | 27.5 | 46.5 |
| S-015 | Restaurants | 5 | 27.5 | 34.5 |
| S-016 | Fashion Stores | 1 | 12.5 | 22 |
| S-016 | Fashion Stores | 2 | 27 | 22 |
| S-016 | Fashion Stores | 3 | 27 | 34 |
| S-016 | Fashion Stores | 4 | 12.5 | 34 |
| S-016 | Fashion Stores | 5 | 12.5 | 22 |
| S-017 | Restaurants | 1 | 27.5 | 22 |
| S-017 | Restaurants | 2 | 42 | 22 |
| S-017 | Restaurants | 3 | 42 | 34 |
| S-017 | Restaurants | 4 | 27.5 | 34 |
| S-017 | Restaurants | 5 | 27.5 | 22 |
| S-018 | Food Court | 1 | 46 | 20 |
| S-018 | Food Court | 2 | 65 | 20 |
| S-018 | Food Court | 3 | 65 | 46.5 |
| S-018 | Food Court | 4 | 46 | 46.5 |
| S-018 | Food Court | 5 | 46 | 20 |
架空の店舗情報を追加
最後に、各店舗の店舗名・特徴・イメージ画像を作成します。
生成AIに考えてもらった店舗名と特徴は以下です。
| 店舗ID | 店舗名 | 特徴 |
|---|---|---|
| S-001 | ファッションプラザ1F | 最新トレンドのレディースファッション |
| S-002 | スタイルコレクション | 高品質なメンズカジュアルウェア |
| S-003 | エレガンスクローゼット | フォーマルからカジュアルまで幅広い品揃え |
| S-004 | デジタルワールド | 最新家電とスマートデバイス |
| S-005 | ブレイクタイムカフェ | 挽きたてコーヒーと手作りサンドイッチ |
| S-006 | マイルドコーヒーハウス | 落ち着いた空間でこだわりの一杯 |
| S-007 | 知識の森書店 | 幅広いジャンルの書籍と文房具 |
| S-008 | リラックスカフェ | 読書に最適な静かなカフェスペース |
| S-009 | フレッシュスムージー | 旬のフルーツを使ったヘルシードリンク |
| S-010 | グルメキッチン | 世界各国の料理が楽しめるレストラン |
| S-011 | トータルファッション | 家族向けのカジュアルウェアと雑貨 |
| S-012 | メンズセレクト | ビジネスからカジュアルまでメンズ専門 |
| S-013 | レディースファッションラボ | 若者向けのトレンドファッションアイテム |
| S-014 | 和食亭 | 伝統的な日本の味、寿司と天ぷら |
| S-015 | イタリアーノ | 本格的なピザとパスタ |
| S-016 | キッズ＆ファミリー | 子供服と親子で楽しめるファッション |
| S-017 | 中華飯店 | ボリューム満点の中華料理 |
| S-018 | フードコートスクエア | 多彩なジャンルの料理をカジュアルに |
店舗画像は、GensparkのAI画像機能を用いて作成しました。
プロンプト
下記はサンプルの商業施設に入っている18の店舗またはエリアの名称と特徴です。
それぞれ18個のイメージ画像を作成してください。
なお実在する企業のロゴや商品に似せることは禁止とします。
著作権侵害は決しておこなわないでください。
店舗ID 店舗名 特徴
S-001 ファッションプラザ1F 最新トレンドのレディースファッション
S-002 スタイルコレクション 高品質なメンズカジュアルウェア
S-003 エレガンスクローゼット フォーマルからカジュアルまで幅広い品揃え
S-004 デジタルワールド 最新家電とスマートデバイス
S-005 ブレイクタイムカフェ 挽きたてコーヒーと手作りサンドイッチ
S-006 マイルドコーヒーハウス 落ち着いた空間でこだわりの一杯
S-007 知識の森書店 幅広いジャンルの書籍と文房具
S-008 リラックスカフェ 読書に最適な静かなカフェスペース
S-009 フレッシュスムージー 旬のフルーツを使ったヘルシードリンク
S-010 グルメキッチン 世界各国の料理が楽しめるレストラン
S-011 トータルファッション 家族向けのカジュアルウェアと雑貨
S-012 メンズセレクト ビジネスからカジュアルまでメンズ専門
S-013 レディースファッションラボ 若者向けのトレンドファッションアイテム
S-014 和食亭 伝統的な日本の味、寿司と天ぷら
S-015 イタリアーノ 本格的なピザとパスタ
S-016 キッズ＆ファミリー 子供服と親子で楽しめるファッション
S-017 中華飯店 ボリューム満点の中華料理
S-018 フードコートスクエア 多彩なジャンルの料理をカジュアルに
まとめ
GensparkとTableauを使用して、フロアマップの可視化にチャレンジしてみました。今回はポリゴンデータを作成するまでおこないましたが、フロアマップの画像データを背景画像として設定してみても良いかもしれません。抽象的な指示であっても、Gensparkが意図を汲み取って可視化のサポートをしてくれたのが非常に助かりました。
一方で、AIの出力結果を一部私が修正した部分もありました。AIの出力結果を鵜呑みにするのではなく、人間が出力結果をきちんと評価し、ときには自分自身で最終的な調整をおこなうことが重要ですね。今回は私自身がポリゴンデータの扱い方を理解していたため、最後に自分で修正することができました。
「AIが考えてくれるから自分は知らなくて良い」ではなく、「AIが考えてくれたことを評価できるよう、自分も知識を持っておかなければならない」ということを感じました。
この記事を書いた人
